【观点】AI4S转向靶点因果数据，近岸蛋白等蛋白验证环节受关注

中邮证券研报重申，评价药物有效性的最终和唯一标准始终是人体临床实验，而AI真正的优势集中在临床前的“快反馈”环节，可通过快速迭代提升药物研发成功率。

AI在分子设计领域已取得亮眼成果，根源在于该环节拥有成熟、高通量、低成本且可快速获得的评价指标；但AI4S更长远的发展依赖对疾病机制的理解与靶点发现，目前仍处于早期。

报告强调，现有大量行业存量数据多为观测类数据，只能得到相关性结论，建立因果关系需要大量干预类或扰动实验数据；当前可用的高质量带标签扰动数据集，较理论需求还差约1000倍，因此自建实验平台产出扰动数据成为下一代AI模型竞争的必要条件，AI与生物数据基建或许刚刚开始。

在蛋白药物分子设计仍处发展初期、相关公司逐步取得阶段性成果的背景下，报告看好相关产业链受益于模型训练迭代所需的分子验证需求增长，并将近岸蛋白列为蛋白合成表达及检测环节值得关注的标的之一。